JP7272980B2 - PERSON ANALYSIS SYSTEM, PERSON ANALYSIS METHOD, AND PERSON ANALYSIS PROGRAM - Google Patents
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Description
本発明は、人物分析システム、人物分析方法、及び人物分析プログラムに関し、特に複数の人物間の関係を分析する人物分析システム、人物分析方法、及び人物分析プログラムに関するものである。 The present invention relates to a person analysis system, person analysis method, and person analysis program, and more particularly to a person analysis system, person analysis method, and person analysis program for analyzing relationships between a plurality of persons.
昨今、情報技術の発展、中でもネットワーク分析技術の向上により、人間関係を分析する情報システムが知られるようになってきた。従来の人間関係を分析する情報システムは、例えば、集団の中での立ち位置を分析したり、まとめ役的な人物を評価したりする指標として、複数の人物各々が他者と共有するネットワークにおける、複数の人物各々に備わるネットワークの中心性を用いていた(特許文献1参照)。 Recently, with the development of information technology, especially the improvement of network analysis technology, information systems for analyzing human relationships have become known. Conventional information systems for analyzing human relationships, for example, are used in a network shared by multiple people with others as an index for analyzing standing positions in a group or evaluating a person who acts as a coordinator. , the centrality of a network provided for each of a plurality of persons (see Patent Document 1).
しかし、特許文献1の開示にかかる情報システムでは、人間関係を分析する指標としてネットワークの中心性のみを用いているため、単一の基準でしか人物を評価することができず、人間関係における人物の単一の役割についての分析にとどまっていた。
However, in the information system disclosed in
そこで、本開示は、人間関係を多様な役割により分析することを可能にする人物分析システム、人物分析方法、及び人物分析プログラムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present disclosure is to provide a person analysis system, a person analysis method, and a person analysis program that enable analysis of human relationships by various roles.
すなわち、第1の態様は、複数の文献に登場する複数の人物の相互間の関連性を分析する人物分析システムであって、複数の文献に登場する少なくとも1名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する取得部と、人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する算出部と、関連性指標に基づく分析結果を出力する出力表示処理部と、を備え、算出部は、関連性指標として、複数の人物各々の、人物を除く複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第1指標を算出する第1指標算出部と、関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第2指標を算出する第2指標算出部と、を有することを特徴とする。 That is, the first aspect is a person analysis system that analyzes relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents, and includes person information of at least one or more persons appearing in a plurality of documents. An acquisition unit that acquires a document list showing a list of documents, a calculation unit that calculates a relevance index used for analyzing the relevance between individual persons in the person information, and outputs analysis results based on the relevance index. and an output display processing unit, wherein the calculation unit is a first index indicating the extent of a network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons excluding the person, as a relationship index. and a second index calculation unit for calculating, as the relevance index, a second index based on the number of documents in which the person is involved.
第1の態様によれば、複数の人物各々の他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第1指標だけでなく、人物が関与した文献の数に基づいた第2指標を用いることにより、多様な観点から人間関係を分析する人物分析システムを提供することができる。 According to a first aspect, using not only a first index indicating the breadth of the network between each of the plurality of persons and each of the other persons, but also a second index based on the number of documents in which the person has been involved. Therefore, it is possible to provide a person analysis system that analyzes human relationships from various viewpoints.
第2の態様は、第1の態様にかかる人物分析システムにおいて、複数の文献に登場する複数の人物について、人物の第1指標の値が高いほど、人物は、人物を除く複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークが広いと評価され、人物の第2指標の値が高いほど、人物は、アイディアの創出能力が高いと評価され、人物の第1指標と第2指標との両者が高いほど、人物は、イノベーションを生み出す能力が高いと評価されることとしてもよい。 A second aspect is the person analysis system according to the first aspect, wherein for a plurality of persons appearing in a plurality of documents, the higher the value of the first index of the person, the more the person is included in the plurality of persons excluding the person. It is evaluated that the network between each other person who is connected to the person is wide, and the higher the value of the person's second index, the higher the person's ability to create ideas is evaluated. A person may be evaluated to have a higher ability to create innovation as both of them are higher.
第2の態様によれば、第1指標及び第2指標を用いることにより、多様な観点から複数の文献に登場する複数の人物について多様な観点から評価をすることが可能になる。 According to the second aspect, by using the first index and the second index, it is possible to evaluate a plurality of persons appearing in a plurality of documents from various viewpoints.
第3の態様は、第1の態様に係る人物分析システムにおいて、分析結果は、複数の人物の相互間における当該人物の役割であることとしてもよい。 According to a third aspect, in the person analysis system according to the first aspect, the analysis result may be the role of the person among the plurality of persons.
第3の態様によれば、第1の態様に係る人物分析システムにおいて、多様な役割の観点から人間関係を分析することができる。 According to the third aspect, in the person analysis system according to the first aspect, it is possible to analyze human relations from the viewpoint of various roles.
第4の態様は、第3の態様に係る人物分析システムにおいて、出力表示処理部は、第1指標を第1軸とし第2指標を第2軸とする散布図に複数の人物各々の分析結果を反映した座標成分を描画して出力することとしてもよい。 A fourth aspect is the person analysis system according to the third aspect, wherein the output display processing unit displays the analysis results of each of the plurality of persons on a scatter diagram with the first index as the first axis and the second index as the second axis. It is also possible to render and output the coordinate components reflecting the .
第4の態様によれば、第3の態様に係る人物分析システムにおいて、分析結果を可視化することにより、人間関係の分析結果の視認性が向上する。 According to the fourth aspect, in the person analysis system according to the third aspect, by visualizing the analysis results, the visibility of the human relationship analysis results is improved.
第5の態様は、第4の態様に係る人物分析システムにおいて、散布図は役割に紐付けられた領域により分割され、座標成分が描画された領域に基づき複数の人物各々の役割を特定することとしてもよい。 A fifth aspect is the person analysis system according to the fourth aspect, wherein the scatter diagram is divided into regions linked to roles, and the roles of each of the plurality of persons are specified based on the regions in which the coordinate components are drawn. may be
第5の態様によれば、第4の態様に係る人物分析システムにおいて、分析結果が描画された散布図の領域に基づき、即座に人物各々の役割を特定することが可能となる。 According to the fifth aspect, in the person analysis system according to the fourth aspect, it is possible to immediately specify the role of each person based on the area of the scatter diagram in which the analysis results are drawn.
第6の態様は、第4の態様に係る人物分析システムにおいて、座標成分の位置と散布図の原点との距離に基づき、複数の人物各々のスコアを特定することとしてもよい。 According to a sixth aspect, in the person analysis system according to the fourth aspect, the score of each of the plurality of persons may be specified based on the distance between the position of the coordinate component and the origin of the scatter diagram.
第6の態様によれば、第4の態様に係る人物分析システムにおいて、第1指標及び第2指標を統合した一つの評価基準、即ち、原点からの距離(スコア)を評価のパラメータとすることで容易に人物を評価することができる。 According to the sixth aspect, in the person analysis system according to the fourth aspect, one evaluation criterion that integrates the first index and the second index, that is, the distance from the origin (score) is used as an evaluation parameter. can easily evaluate a person.
第7の態様は、第3の態様に係る人物分析システムにおいて、第1指標における所定の閾値である第1閾値が設けられ、出力表示処理部において、複数の人物の相互間における当該人物にかかる第1指標算出部の算出結果である第1算出結果が第1閾値以上か否かが判定されて、当該人物の役割が特定されることとしてもよい。 A seventh aspect is the person analysis system according to the third aspect, in which a first threshold, which is a predetermined threshold for the first index, is provided, and the output display processing unit performs The role of the person may be specified by determining whether or not the first calculation result, which is the calculation result of the first index calculation unit, is equal to or greater than the first threshold.
第7の態様によれば、第3の態様に係る人物分析システムにおいて、第1指標に基づき当該人物の役割を特定することが可能となる。 According to the seventh aspect, in the person analysis system according to the third aspect, it is possible to specify the role of the person based on the first index.
第8の態様は、第3の態様に係る人物分析システムにおいて、第2指標における所定の閾値である第2閾値が設けられ、出力表示処理部において、複数の人物の相互間における当該人物にかかる第2指標算出部の算出結果である第2算出結果が第2閾値以上か否かが判定されて、当該人物の役割が特定されることとしてもよい。 An eighth aspect is the person analysis system according to the third aspect, in which a second threshold, which is a predetermined threshold for the second index, is provided, and the output display processing unit performs The role of the person may be specified by determining whether or not the second calculation result, which is the calculation result of the second index calculation unit, is equal to or greater than the second threshold.
第8の態様によれば、第3の態様に係る人物分析システムにおいて、第2指標に基づき当該人物の役割を特定することが可能となる。 According to the eighth aspect, in the person analysis system according to the third aspect, it is possible to specify the role of the person based on the second index.
第9の態様は、第1の態様に係る人物分析システムにおいて、複数の人物の相互間における当該人物にかかる第1指標算出部の算出結果である第1算出結果と、当該人物にかかる第2指標算出部の算出結果である第2算出結果と、のそれぞれの正規化された値の二乗値のそれぞれの和に基づいて、当該人物のスコアが特定されることとしてもよい。 A ninth aspect is the person analysis system according to the first aspect, in which a first calculation result, which is a calculation result of a first index calculation unit for a plurality of persons, and a second index calculation unit for a plurality of persons; The score of the person may be identified based on the sum of the square values of the normalized values of the second calculation result, which is the calculation result of the index calculation unit.
第9の態様によれば、第1の態様に係る人物分析システムにおいて、第1指標及び第2指標を統合した一つの評価基準に基づき容易に人物を評価することができる。 According to the ninth aspect, in the person analysis system according to the first aspect, it is possible to easily evaluate a person based on one evaluation criterion that integrates the first index and the second index.
第10の態様は、第6の態様に係る人物分析システムであって、出力表示処理部は、散布図と複数の人物各々のスコアとを併記して分析結果を出力することとしてもよい。 A tenth aspect is the person analysis system according to the sixth aspect, wherein the output display processing unit may output the analysis result together with the scatter diagram and the score of each of the plurality of persons.
第10の態様によれば、散布図とスコアとを併記することにより、役割の分析と人物の評価とを同時に行うことができる。 According to the tenth aspect, it is possible to analyze the role and evaluate the person at the same time by writing the scatter diagram and the score together.
第11の態様は、第1の態様に係る人物分析システムにおいて、第1指標は、人物をノードとし、同一の文献に関与している複数のノードのうちの二つのノードの間の繋がりをエッジとしたネットワークグラフに基づいて算出される中心性、エフェクティブサイズ、若しくは拘束度であることとしてもよい。 An eleventh aspect is the person analysis system according to the first aspect, wherein the first index is the person as a node, and the connection between two nodes among the plurality of nodes involved in the same document as an edge. It may be the centrality, the effective size, or the degree of constraint calculated based on the network graph.
第11の態様によれば、中心性、エフェクティブサイズ、若しくは拘束度を用いることにより、ネットワークの広さを定量的に評価することができる。 According to the eleventh aspect, the breadth of the network can be quantitatively evaluated by using centrality, effective size, or degree of constraint.
第12の態様は、第1の態様に係る人物分析システムにおいて、第2指標算出部は、同一の文献に関与する複数の人物の中で筆頭人物に対して重み付けを行い第2指標を算出することとしてもよい。 A twelfth aspect is the person analysis system according to the first aspect, wherein the second index calculation unit weights the first person among the plurality of persons involved in the same document to calculate the second index. You can do it.
第12の態様によれば、アイディア創出の大部分を担う筆頭人物に対して重み付けを行うことにより、アイディア創出力の評価精度が向上する。 According to the twelfth aspect, the evaluation accuracy of the ability to generate ideas is improved by weighting the leading person responsible for most of the idea generation.
第13の態様は、第1の態様に係る人物分析システムにおいて、文献は、特許関連公報であり、人物情報は、発明者であることとしてもよい。 According to a thirteenth aspect, in the person analysis system according to the first aspect, the document may be a patent-related publication, and the person information may be an inventor.
第13の態様によれば、公開情報である特許関連公報に基づいて分析を行うことにより、他社の特許に関する発明者について分析することができる。 According to the thirteenth aspect, it is possible to analyze inventors related to patents of other companies by performing analysis based on patent-related publications that are public information.
第14の態様は、第1の態様に係る人物分析システムにおいて、文献は、学術論文であり、人物情報は、著者であることとしてもよい。 According to a fourteenth aspect, in the person analysis system according to the first aspect, the document may be an academic paper, and the person information may be an author.
第14の態様によれば、公開情報である学術論文に基づいて分析を行うことにより、他社が発表した学術論文の著者について分析することができる。 According to the fourteenth aspect, it is possible to analyze authors of academic papers published by other companies by performing analysis based on academic papers that are public information.
第15の態様は、複数の文献に登場する複数の人物の相互間の関連性を分析する人物分析方法であって、複数の文献に登場する少なくとも1名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する取得ステップと、人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する算出ステップと、関連性指標に基づく分析結果を出力する出力表示処理ステップと、を備え、算出ステップは、関連性指標として、複数の人物各々の、人物を除く複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第1指標を算出する第1指標算出ステップと、関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第2指標を算出する第2指標算出ステップと、を有することを特徴とする。 A fifteenth aspect is a person analysis method for analyzing mutual relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents, wherein the person analysis method includes personal information of at least one or more persons appearing in a plurality of documents. An acquisition step of acquiring a document list showing a list, a calculation step of calculating a relationship index used for analyzing the relationship between individual persons in the person information, and an output display for outputting the analysis result based on the relationship index a processing step, wherein the calculating step calculates, as a relationship index, a first index indicating the extent of a network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons excluding the person; and a second index calculation step of calculating, as the relevance index, a second index based on the number of documents in which the person was involved.
第15の態様によれば、複数の人物各々の他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第1指標だけでなく、人物が関与した文献の数に基づいた第2指標を用いることにより、多様な観点から人間関係を分析する人物分析方法を提供することができる。 According to a fifteenth aspect, using not only a first index indicating the extent of the network between each of the plurality of persons and each of the other persons, but also a second index based on the number of documents in which the person has been involved. Therefore, it is possible to provide a person analysis method for analyzing human relationships from various viewpoints.
第16の態様は、複数の文献に登場する複数の人物の相互間の関連性を分析する人物分析プログラムであって、人物分析をするためのコンピュータに、複数の文献に登場する少なくとも1名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する取得機能と、人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する算出機能と、関連性指標に基づく分析結果を出力する出力表示処理機能と、を実現させ、算出機能は、関連性指標として、複数の人物各々の、当該人物を除く複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第1指標を算出する第1指標算出機能と、関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第2指標を算出する第2指標算出機能と、を有することを特徴とする。 A sixteenth aspect is a person analysis program for analyzing relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents, wherein at least one person appearing in the plurality of documents is stored in a computer for performing person analysis. an acquisition function that acquires a document list showing a list of documents containing personal information of a person, a calculation function that calculates a relevance index used to analyze the mutual relevance of individual persons in the personal information, and a relevance index an output display processing function that outputs analysis results based on the Having a first index calculation function for calculating a first index indicating the size of a network, and a second index calculation function for calculating a second index based on the number of documents in which a person has been involved as a relevance index. characterized by
第16の態様によれば、複数の人物各々の他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第1指標だけでなく、人物が関与した文献の数に基づいた第2指標を用いることにより、多様な観点から人間関係を分析する人物分析プログラムを提供することができる。 According to a sixteenth aspect, using not only a first index indicating the breadth of the network between each of the plurality of persons and each of the other persons, but also a second index based on the number of documents in which the person has been involved. Therefore, it is possible to provide a person analysis program for analyzing human relationships from various viewpoints.
以下に本開示に係る人物分析システム10の実施の形態について、図1-図7を参照して説明する。図1を参照して本開示に係る人物分析システム10の構成について説明する。人物分析システム10は、CPU20、入力部30、出力部40、記憶部50、及び表示部60を備える。
An embodiment of a
CPU20は、後述する人物分析プログラムを実行する演算処理を行う。CPU20には、人物分析システム10に備わるそれぞれの機能を実現するために、文献リスト取得部70、人物抽出部80、第1指標算出部90、第2指標算出部100、及び出力表示処理部105を備える。
The
入力部30は、人物分析システム10のI/Oインターフェイスであり、外部装置などからのデータ等を取り込む。この入力部30で取り込まれたデータ等は記憶部50に保存され、人物分析プログラムを実行する上で必要となる初期条件、前提条件、境界条件等の設定に用いられる。
The
出力部40は、テキストデータや画像データを表示可能な表示部(ディスプレイ)60を備える。出力部40は、人物分析システム10のI/Oインターフェイスであり、人物分析システム10に接続された表示部60にCPU20の演算結果を出力し、演算結果を操作者が認識しやすいように視覚化し表示する。また、出力部40は音声データを出力可能な図示しない音声出力部(スピーカ)を備え、演算結果を音声により操作者に報知してもよい。更に、出力部40は図示しない端末側通信部を備え、CPU20の演算結果をインターネットを介して外部に送信してもよい。
The
記憶部50は、HDD(Hard Disk Drive)またはSSD(Solid State Drive)等の公知の記憶装置である。記憶部50には、人物分析システム10が分析の対象とする文献リスト、及び人物分析システム10による文献リストの分析結果などが記録される。文献リストは、人物分析システム10の操作者などによって予め記憶部50に記録される。
The
表示部60は、液晶ディスプレイなどの電子ディスプレイを用いて構成されている。表示部60は、人物分析システム10の分析結果を後述する散布図190(図5、図6等参照)などにより描画して表示する。
The
次に、図1-図6を参照して、人物分析システム10の構成について詳細に説明する。文献リスト取得部70は、記憶部50に記録されている文献リスト110を取得する。文献リスト110は、分析対象となる文献の情報である文献番号の一覧、及び各文献に含まれる人物の人物情報などが含まれる。本実施形態では、文献を特許関連公報とし、人物を発明者としている。
Next, the configuration of the
なお、文献リスト110を、特定企業の特許出願に限定すれば、その企業に在籍する人物を評価することができ、自社の特許出願に限定すれば、自社に在籍する人物を評価することができる。なお、特許関連公報とは、例えば日本国の公開特許公報、特許公報、公表特許公報、再公表特許、登録実用新案公報などを含む。さらに、国際機関又は外国政府が発行する特許関連公報を含みうる。また、発明者とは、実用新案の考案者を含むものとする。
If the
さらに、文献リスト110を、直近の数年の特許出願に限定すれば、発明の創出に現在関与している人物を評価することができ、過去の特定期間の特許出願に限定すれば、対象とする期間内に発明の創出に関与した人物を評価することがきる。
Furthermore, by limiting the
また、文献リスト110を、特定の技術分野の特許出願に限定すれば、その技術分野の開発に取り組む人物の評価をすることができる。さらに、特定の技術分野の特許出願に限定された文献リスト110について、複数の企業、若しくは複数の国について用意すれば、特定の技術分野において、各企業若しくは各国のキーパーソンとなる人物を特定することが可能となる。
In addition, by limiting the
文献リスト110を特定の技術分野の特許出願に限定するにあたっては、特許データベースにおいて特許分類検索、キーワード検索、若しくは文章の類似度検索等を活用することができる。加えて、特定の発明者を分析するとの観点で文献リスト110を作成する場合、人物分析システム10のユーザが分析の対象としたい発明者を指定すれば、その発明者が関与した特許出願に使われている特許分類若しくはキーワードを分析して、それらと類似度が高い特許出願を機械的に抽出することで文献リスト110を作成することが可能である。
In limiting the
人物分析システム10のユーザが分析の対象として自分自身を指定すれば、自分自身が取り組んでいる技術分野の文献リスト110を作成することができる。この文献リスト110を自社内の特許出願に限定すれば、自分自身が取り組む技術分野に携わる優秀な人物を自社内で探すことができ、この文献リスト110を他社の特許出願に限定すれば、自分自身が取り組む技術分野に携わる優秀な人物を他社の中から探すことができる。
If the user of the
図2を参照して、文献リスト110について説明する。文献リスト110は、第1列に文献欄120、第2列に文献番号欄130、第3列に人物欄140を備えている。文献欄120は、文献毎に1から順に番号が割り振られ、文献毎の識別性を高める目的で設けられている。文献番号欄130は、文献毎の特許関連公報の公報番号が記載されている。人物欄140には、文献の人物情報として、文献毎に特許関連公報に掲載されている発明者が全て記載されている。
The
人物抽出部80は、文献リスト取得部70で取得した文献リスト110の文献番号欄130の公報番号に基づいて、文献リスト110に記載されている文献の、その文献に関与した発明者を抽出する。文献リスト110に記載されている文献のなかで人物欄140にその文献の人物情報としての発明者が記載されていない場合は、人物抽出部80が文献番号欄130の公報番号に基づいてその文献に関与した発明者を抽出し、人物欄140に発明者が記載されるようにしてもよい。
The
図3を参照して、人物リスト150について説明する。人物リスト150は、第1列に人物欄160、第2列に第1指標欄170、第3列に第2指標欄180を備える。人物欄160には、人物抽出部80で抽出した人物が記載される。第1指標欄170には、後述する第1指標算出部90で算出された人物毎の算出結果が記載される。第2指標欄180には、後述する第2指標算出部100で算出された人物毎の算出結果が記載される。
The
第1指標算出部90は、人物を評価(分析)するための第1の指標値を算出する。第1指標算出部90は、人物を評価するための第1の指標値として、社会的ネットワークの中心性を用いる。本件の発明者は、人物抽出部80により抽出された複数の人物について、その人物のそれぞれをノードとし、同一の文献に関与(共著)している複数のノードのうちの二つのノードの間の繋がり(関係性)をエッジ(枝)とするグラフ理論の観点から、社会的ネットワークと見立てた。さらに、本件の発明者は、文献リストの中の重要な人物を抽出する指標として中心性を用いることを提案し、複数の人物各々が備える中心性に基づき優劣を付与することとした。
The
本発明における、複数の文献に登場する複数の人物の相互間の関連性とは、同一の文献に関与(共著)している複数のノードのうちの二つのノードの間の繋がりのことをいう。即ち、共著という個々の繋がりにより形成されている社会的ネットワークを構成する人物は、関与した文献の数のみならず、共著の相手が備える中心性に影響を受け得る。 In the present invention, the relationship between a plurality of persons appearing in a plurality of documents refers to the connection between two nodes out of a plurality of nodes involved in (co-authoring) the same document. . In other words, a person who constitutes a social network formed by individual connections of co-authorship can be influenced not only by the number of documents involved but also by the centrality possessed by co-authors.
第1指標にネットワークの中心性を用いることにより、人物抽出部80で抽出された複数の人物により構築された社会的ネットワークの中で複数の人物各々がどの程度に中心的であり重要であるかを評価する。社会的ネットワークの中心性には、媒介中心性、次数中心性、近接中心性、固有ベクトル中心性などがあり、これらを第1指標として用いることができる。本実施形態においては第1指標として媒介中心性を用いている。
By using the centrality of the network as the first index, how central and important each of the plurality of persons is in the social network constructed by the plurality of persons extracted by the
媒介中心性(Betweenness centrality)は、ノードとノードとを結ぶ経路上にあるノードを高く評価する指標であり、あるノードが他のノード間を接続する最短経路上にある度合いを示す。媒介中心性は、ある社会的ネットワークにおいて異なる領域を繋ぐ要衝、又は異なる集団同士を繋ぐキーパーソンになりうるノードを高く評価する。即ち、媒介中心性は、社会的ネットワークの中のまとめ役的な人物を推定する指標として優れていると考えられている。 Betweenness centrality is an index that highly evaluates nodes on paths connecting nodes, and indicates the degree to which a node is on the shortest path connecting other nodes. Betweenness centrality values nodes that can be key points connecting different areas or key persons connecting different groups in a social network. In other words, betweenness centrality is considered to be an excellent index for estimating a coordinating person in a social network.
次数中心性(Degree centrality)は、社会的ネットワーク内でより多くのエッジ(=他のノードとの関係性)を持つノードを高く評価する指標である。即ち、他の人物との共著の数が多い人物ほど高く評価される。次数とは、あるノードが隣接する他のノードの数のことをいう。隣接とは、あるノードと他のノードの間にさらに他のノードが存在しないことをいい、距離とは無関係である。 Degree centrality is an index that highly evaluates a node having more edges (=relationships with other nodes) in a social network. In other words, a person who has a large number of co-authorships with other persons is highly evaluated. Degree refers to the number of other nodes that a node is adjacent to. Adjacency means that there is no further node between a node and another node, regardless of distance.
近接中心性(Closeness centrality)とは、あるネットワーク内のそれぞれのノードについて、あるノードの当該ネットワークの中の他の全てのノードへの最短経路長の合計に着目した指標であり、この合計が小さいほど、あるノードの中心性の度合いが高いと評価される。 Closeness centrality is an index that focuses on the sum of the shortest path lengths of a node to all other nodes in the network for each node in a network, and this sum is small The higher the degree, the higher the degree of centrality of a node is evaluated.
固有ベクトル中心性(Eigenvector centrality)とは、あるノードの中心性にそのノードと関連を持つ他のノードの中心性を反映させる指標である。つまり、あるノードの固有ベクトル中心性は、当該ノードにエッジを伸ばすノードの中心性の合計値である。即ち、他の人物との共著が多い人物との共著が多い人物は固有ベクトル中心性が高く、ネットワークの中心性の度合いが高いと評価される。 Eigenvector centrality is an index that makes the centrality of a node reflect the centrality of other nodes related to that node. That is, the eigenvector centrality of a node is the sum of the centralities of the nodes extending edges to that node. That is, a person who often co-authors with other persons has high eigenvector centrality and is evaluated as having a high degree of network centrality.
なお、第1指標として、ネットワークの中心性の代わりに、ネットワークのエフェクティブサイズ、若しくは拘束度を用いても良い。エフェクティブサイズとは、ネットワークの冗長性の概念に基づいている。あるネットワーク内のノードuのエフェクティブサイズe(u)は、次の式(1)により表される。 As the first index, the effective size of the network or the degree of constraint may be used instead of the centrality of the network. Effective size is based on the concept of network redundancy. The effective size e(u) of node u in a certain network is expressed by the following equation (1).
ここで、N(u)はノードuの近傍にあるノードの集合である。puwは、ノードuおよびノードwについての、ノードuおよびノードwに結合するエッジの正規化された相互重みである。また、mvwは、ノードvとノードwの相互重みを、その近隣のいずれかとの最大相互重みvで割ったものである。 where N(u) is the set of nodes in the vicinity of node u. p uw is the normalized mutual weight of the edges connecting node u and node w, for node u and node w. Also, m vw is the mutual weight of node v and node w divided by the maximum mutual weight v with any of its neighbors.
拘束度とは、あるノードがそのネットワークにおいて他のノードに拘束される程度を表す指標であり、ネットワークに参画している者の行動に制限がかけられている状態を示す指標であるということができる。なお、「拘束度」は公知であり、この「拘束度」の説明および数式の定義については、「実践ネットワーク分析・関係を解く理論と技法」(安田雪、新曜社、p108-109)を参照されたい。 The degree of constraint is an index that indicates the degree to which a node is constrained by other nodes in the network, and is an index that indicates the state in which the actions of those participating in the network are restricted. can. In addition, the "constraint degree" is well known, and for the explanation of this "constraint degree" and the definition of the formula, see "Practical Network Analysis: Theory and Techniques for Solving Relationships" (Yasuda Yuki, Shinyousha, pp. 108-109). want to be
第2指標算出部100は、人物抽出部80で文献リスト110から抽出された人物ごとに関与した文献の数をカウントする。特許のアイディア創出の大部分を担うのは筆頭発明者であると考えられるため、1つの文献に関与した人物が複数いる場合は、筆頭の発明者のみが文献に関与したとしてカウントするのが好ましい。本実施形態では、筆頭の発明者にのみ1文献に付き1点を付与することとする。
The second
特許のアイディア創出について共同発明者も少なからずそのアイディア創出の手助けをしていると考えることもできる。筆頭発明者であるか否かを考慮しない場合は、文献に関与した人物の全てに1文献につき均一に得点、例えば1点ずつ付与するものとする。 It is also possible to think that co-inventors are helping the creation of ideas for patents in no small part. If no consideration is given to whether or not the person is the first inventor, all persons involved in the document shall be given a uniform score, for example, 1 point per document.
反対に、筆頭発明者に対して重み付けを行う場合は、例えば、1文献につき筆頭発明者に対して1点が付与され、筆頭発明者を除く共同発明者に対して0.5点が付与されるといった構成を用いることも可能である。 Conversely, when weighting the lead inventor, for example, 1 point is given to the lead inventor for each document, and 0.5 points are given to co-inventors excluding the lead inventor. It is also possible to use a configuration such as
また、1文献に付き割り当てられる得点が1点であるとして、この文献に関与した共同発明者に均等に分配されるとする算出方法、若しくは、筆頭発明者に対して重みを付けて分配される算出方法を用いてもよい。 In addition, assuming that one point is assigned to one document, a calculation method that distributes evenly to the joint inventors involved in this document, or distributes weighted to the first inventor A calculation method may be used.
出力表示処理部105は、分析結果を人物分析システム10のユーザに対して表示するための処理を行う。具体的には、出力表示処理部105は、第1指標算出部90及び第2指標算出部100により算出された算出結果を出力部40に表示するための処理を行う。図3に示す人物リスト150の第1指標欄170には、第1指標算出部90により算出された算出結果が、人物欄160の人物に対応するように掲載される。同じく、第2指標欄180には、第2指標算出部100により算出された算出結果が、人物欄160の人物に対応するように掲載される。
The output
次に、図4を参照して分析結果リスト200について説明する。分析結果リスト200は、第1列に人物欄210、第2列に第1指標欄220、第3列に第2指標欄230、第4列にスコア欄240、第5列に役割欄250を備えている。人物欄210には、人物抽出部80において文献リスト取得部70により抽出された人物が1行毎に一人ずつ掲載される。
Next, the
第2列の第1指標欄220には、第1指標算出部90において算出された算出結果について最大値100、最小値0とする正規化された値が人物毎に掲載される。第3列の第2指標欄230には、第2指標算出部100において算出された算出結果について最大値100、最小値0とする正規化された値が人物毎に掲載される。
In the
正規化については、最大値1、最小値0としてもよいし、偏差値を用いてもよい。正規化に用いる最大値、最小値、及び偏差値を求めるにあたっては、分析の対象となる特定期間に発行された特許関連公報に基づいて算出してもよいし、過去に発行された全ての特許関連公報に基づいて計算してもよい。 For normalization, a maximum value of 1 and a minimum value of 0 may be used, or a deviation value may be used. The maximum, minimum, and deviation values used for normalization can be calculated based on patent-related publications issued during a specific period of time to be analyzed, or all patents issued in the past. You may calculate based on a related publication.
第1指標算出部90及び第2指標算出部100の算出結果を正規化する目的は、第1指標算出部90の算出結果と第2指標算出部100の算出結果とを同じ尺度にすることで、第1指標算出部90及び第2指標算出部100の算出結果に基づいて算出されるスコアの算出結果の精度が落ちるのを防止するためである。
The purpose of normalizing the calculation results of the first
図5、図6に、第1指標算出部90及び第2指標算出部100の算出結果を描画した散布図190を示す。散布図190において、横軸、縦軸は、それぞれ、正規化された第1指標(媒介中心性)、正規化された第2指標(出願件数(筆頭))である。第1指標算出部90及び第2指標算出部100の算出結果を散布図190に描画することで、第1指標算出部90及び第2指標算出部100の算出結果が視覚化され、社会的ネットワークにおける各人物の位置づけの視認性を向上させることができる。
5 and 6 show scatter diagrams 190 plotting the calculation results of the
第4列のスコア欄240には、第1指標算出部90及び第2指標算出部100の正規化された算出結果に基づいて算出されたスコアが人物毎に掲載される。スコアとは、散布図190における、描画された人物毎の算出結果と原点との距離である。スコアを評価対象とすることで第1指標と第2指標との両方を考慮した成績の良い人を選ぶことができる。
In the
図4における人物Aのスコアの値(131.00)は、第1指標の値(100.00)の二乗値と第2指標の値(84.62)の二乗値との和の値について平方根をとった値である。
スコアが良い人物に対して、ソーシャル・ネットワーキング・サービスを経由して転職情報、転職オファー情報など、目的に合わせた情報を配信するといったサービスを提供することができる。
The score value (131.00) of Person A in FIG. 4 is the square root of the sum of the square of the first index value (100.00) and the square of the second index value (84.62) is a value obtained by taking
It is possible to provide services such as distributing information that matches the purpose, such as job change information and job change offer information, to persons with good scores via social networking services.
図6を用いて、人物抽出部80において抽出された人物毎に社会的ネットワークにおける役割を特定する方法について説明する。第1指標における閾値(以下、第1閾値という)及び第2指標における閾値(以下、第2閾値という)を設ける。
A method of specifying the role in the social network for each person extracted by the
図6において、第1指標が第1閾値以上であり第2指標が第2閾値以上の場合を領域Iとし、第1指標が第1閾値未満であり第2指標が第2閾値以上の場合を領域IIとし、第1指標が第1閾値以上であり第2指標が第2閾値未満の場合を領域IIIとする。 In FIG. 6, area I is the case where the first index is greater than or equal to the first threshold and the second index is greater than or equal to the second threshold, and the case where the first index is less than the first threshold and the second index is greater than or equal to the second threshold. Region II is defined as region II, and region III is defined as the case where the first index is greater than or equal to the first threshold and the second index is less than the second threshold.
領域Iは、社会的ネットワークにおける中心性の度合いが高く、更に、筆頭発明者としての出願件数が多い人物がプロットされる。散布図190において領域Iにプロットされた人物は社会的ネットワークにおいてイノベーターとしての役割を担うとされる。アイディアを沢山創出し、かつ多くのメンバーと協力して製品化・ビジネス化に取り組んでおり、企業を牽引する立場にいる可能性が大きいからである。
Region I is plotted for persons who have a high degree of centrality in social networks and who have filed many applications as the first inventor. Persons plotted in region I in
領域IIは、社会的ネットワークにおける中心性の度合いは高くないが、筆頭発明者としての出願件数が多い人物がプロットされる。散布図190において領域IIにプロットされた人物は社会的ネットワークにおいてアイディアマンとしての役割を担うとされる。アイディアを沢山創出しているが、社会的ネットワークにおける中心性が低いため、閉じたネットワークの中で単一の要素技術の開発に長年携わってきた可能性が大きいからである。
Area II is plotted for persons who do not have a high degree of centrality in the social network, but who have a large number of applications as the first inventor. Persons plotted in region II in
領域IIIは、筆頭発明者としての出願件数は多くないが、社会的ネットワークにおける中心性の度合いが高い人物がプロットされる。散布図190において領域IIIにプロットされた人物は社会的ネットワークにおいてコーディネーターとしての役割を担うとされる。社会的ネットワークにおける中心性が高いため、複数の技術を絡めた製品化・ビジネス化に携わっていて、企業内でマネージャー又はプロジェクト・リーダーなどの役職にいる可能性が高いからである。
Region III plots persons who have not many applications as the first inventor but who have a high degree of centrality in the social network. Persons plotted in region III in
図4に示す分析結果リスト200の役割欄250には、上記のように特定された役割が人物毎に掲載される。第1指標と第2指標の2種類の指標を用いて社会的ネットワークにおける人物の分析を行うことで、3種類(イノベーター、アイディアマン、コーディネーター)の役割について分析することが可能になる。
In the
そして、分析結果リスト200において、スコア欄240と役割欄250とを併記することで、同じ役割に特定された複数の人物の中でも優劣を付けることができるので、詳細で精度の高い人物の分析をすることができる。
In addition, in the
なお、第1閾値及び第2閾値は、人物分析システム10の分析結果を考慮しながらその値を決定する。例えば、文献リスト110から抽出される人物の上位3%が領域Iに入るようにするために第1閾値及び第2閾値の値を決定することができる。
The values of the first threshold and the second threshold are determined in consideration of the analysis result of the
図7に表示部60の表示を示す。出力表示処理部105により生成された散布図190及び分析結果リスト200は、図7に示すように並列に並べられて表示部60に表示される。操作者は散布図190と分析結果リスト200とを同時に確認することができるので、発明者の媒介中心性、出願件数、及びスコアを数値情報として認識するとともに、当該発明者の社会的ネットワークにおける立ち位置を視覚で確認することができる。
FIG. 7 shows the display of the
続いて、図8の人物分析プログラムを示すフローチャートを用い、本発明の人物分析方法を人物分析プログラムとともに説明する。本発明の人物分析方法は、人物分析プログラムに基づいて、人物分析システム10のCPU20により実行される。
Next, the person analysis method of the present invention will be described together with the person analysis program using the flowchart of FIG. 8 showing the person analysis program. The person analysis method of the present invention is executed by the
人物分析プログラムは、図1のCPU20に対して、文献リスト取得機能、人物抽出機能、算出機能、出力表示処理機能等の各種機能を実行させる。これらの機能は図示の順に実行される。なお、各機能は前述の人物分析システム10の説明と重複するため、詳細は省略する。
The person analysis program causes the
文献リスト取得機能は、複数の文献に登場する少なくとも1名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する(文献リスト取得ステップS10)。人物抽出機能は、文献リスト取得機能により取得した文献リストから、文献リストに含まれる全ての人物を抽出する(人物抽出ステップS20)。 The document list acquisition function acquires a document list showing a list of documents including personal information of at least one person appearing in a plurality of documents (document list acquisition step S10). The person extraction function extracts all persons included in the document list from the document list acquired by the document list acquisition function (person extraction step S20).
算出機能は、文献リストに含まれる人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する(算出ステップS30)。算出機能は、第1指標算出機能と第2指標算出機能とを備える。算出ステップ(S30)は図9に示すサブルーチンを備える。 The calculation function calculates a relevance index used for analyzing the relevance between individual persons in the person information included in the document list (calculation step S30). The calculation function includes a first index calculation function and a second index calculation function. The calculation step (S30) comprises a subroutine shown in FIG.
第1指標算出機能は、関連性指標として、複数の人物各々の、人物を除く複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第1指標を算出する(第1指標算出ステップS31)。第2指標算出機能は、関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第2指標を算出する(第2指標算出ステップS32)。 The first index calculation function calculates, as a relevance index, a first index indicating the extent of the network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons excluding the person (first index calculation step S31). The second index calculation function calculates a second index based on the number of documents in which the person is involved as a relevance index (second index calculation step S32).
出力表示処理機能は、関連性指標に基づく分析結果を出力する(出力表示処理ステップS40)。出力表示処理ステップ(S40)は、図10に示すサブルーチンを備える。出力表示処理部105は、分析結果取得ステップS41において、第1指標算出部90及び第2指標算出部100の算出結果を取得する。
The output display processing function outputs analysis results based on the relevance index (output display processing step S40). The output display processing step (S40) has a subroutine shown in FIG. The output
ステップS42において、ある人物(以下、人物Aとする)の第1指標が第1閾値以上か否か判定を行い、YESの場合はステップS43に移行し、NOの場合はステップS44に移行する。ステップS43において、人物Aの第2指標が第2閾値以上か否か判定を行い、YESの場合は人物Aの役割はイノベーターに特定され(S45)、NOの場合は人物Aの役割はコーディネーターに特定される(S46)。 In step S42, it is determined whether or not the first index of a certain person (hereinafter referred to as person A) is greater than or equal to the first threshold value. If YES, the process proceeds to step S43, and if NO, the process proceeds to step S44. In step S43, it is determined whether or not the second index of person A is equal to or greater than the second threshold. It is identified (S46).
ステップS44において、人物Aの第2指標が第2閾値以上か否か判定を行い、YESの場合は人物Aの役割はアイディアマンに特定され(S47)、NOの場合は人物Aの役割はなしとされる(S48)。 In step S44, it is determined whether or not the second index of person A is equal to or greater than the second threshold. (S48).
ステップS42からステップS48までの処理を、ステップS41において取得された全ての人物について行い、人物ごとに3種類(イノベーター、アイディアマン、コーディネーター)の役割について分析することが可能になる。 The processing from step S42 to step S48 is performed for all the persons acquired in step S41, and it becomes possible to analyze three types of roles (innovator, idea man, and coordinator) for each person.
なお、上記した実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。上記した実施形態では、文献を特許関連公報、人物を発明者としたがこれに限定されるものではなく、例えば、文献を学術論文、人物をその著者としてもよい。さらに、文献を意匠公報、人物をその創作者としてもよいし、文献を書籍、人物をその作者としてもよい。 In addition, various modifications can be implemented without being limited to the above-described embodiment. In the above-described embodiment, the document is a patent-related publication and the person is the inventor, but the invention is not limited to this. For example, the document may be an academic paper and the person is the author. Furthermore, the document may be the design publication and the person may be the creator, or the document may be the book and the person may be the author.
上記した実施形態のように、公開された特許関連公報又は学術論文を用いて人物分析を行うことで、既に一般に公開された情報に基づいて他社に在籍する人物の評価が可能となり、重要人物を推定することが可能となる。一方で、分析対象とする文献リスト110に、自社の公開された特許関連公報に自社の未公開の特許関連公報を加えることで、自社の人物評価をよりタイムリーなものとすることが可能となり社内の適正な人事評価に繋げることができる。
As in the above-described embodiment, by analyzing people using published patent-related publications or academic papers, it is possible to evaluate people who work for other companies based on information that has already been released to the public, and identify important people. It is possible to estimate On the other hand, by adding the unpublished patent-related publications of the company to the published patent-related publications of the company to the list of
10 人物分析システム
20 CPU
30 入力部
40 出力部
50 記憶部
60 表示部
70 文献リスト取得部
80 人物抽出部
90 第1指標算出部
100 第2指標算出部
105 出力表示処理部
110 文献リスト
120 文献欄
130 文献番号欄
140 人物欄
150 人物リスト
160 人物欄
170 第1指標欄
180 第2指標欄
190 散布図
200 分析結果リスト
210 人物欄
220 第1指標欄
230 第2指標欄
240 スコア欄
250 役割欄
I 領域
II 領域
III 領域
10
30
Claims (15)
前記複数の文献に登場する少なくとも1名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する取得部と、
前記人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する算出部と、
前記関連性指標に基づく前記複数の人物の相互間における当該人物の役割である分析結果を出力する出力表示処理部と、を備え、
前記算出部は、
前記関連性指標として、複数の人物各々の、当該人物を除く前記複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第1指標を算出する第1指標算出部と、
前記関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第2指標を算出する第2指標算出部と、を有することを特徴とする人物分析システム。 A person analysis system for analyzing relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents,
an acquisition unit for acquiring a document list showing a list of documents containing personal information of at least one person appearing in the plurality of documents;
a calculation unit that calculates a relevance index used for analyzing relevance between individual persons in the personal information;
an output display processing unit that outputs an analysis result that is the role of the person between the plurality of persons based on the relevance index,
The calculation unit
a first index calculation unit for calculating, as the relevance index, a first index indicating the extent of a network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons excluding the person;
A person analysis system, comprising: a second index calculation unit that calculates, as the relevance index, a second index based on the number of documents in which the person has been involved.
複数の文献に登場する複数の人物について、
前記人物の前記第1指標の値が高いほど、前記人物は、前記人物を除く前記複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークが広いと評価され、
前記人物の前記第2指標の値が高いほど、前記人物は、アイディアの創出能力が高いと評価され、
前記人物の前記第1指標と前記第2指標との両者が高いほど、前記人物は、イノベーションを生み出す能力が高いと評価されることを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 1,
About multiple people appearing in multiple documents,
The higher the value of the first index of the person, the wider the network between the person and each other person included in the plurality of people excluding the person.
The higher the value of the second index of the person, the higher the idea creation ability of the person is evaluated,
A person analysis system, wherein the higher both the first index and the second index of the person are, the higher the ability of the person to create innovation is evaluated.
前記出力表示処理部は、前記第1指標を第1軸とし前記第2指標を第2軸とする散布図に複数の人物各々の前記分析結果を反映した座標成分を描画して出力することを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 1 ,
The output display processing unit draws and outputs coordinate components reflecting the analysis results of each of the plurality of persons on a scatter diagram having the first index as the first axis and the second index as the second axis. Characteristic person analysis system.
前記散布図は前記役割に紐付けられた領域により分割され、
前記座標成分が描画された前記領域に基づき複数の人物各々の前記役割を特定することを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 3 ,
the scatter diagram is divided by regions associated with the roles;
A person analysis system, wherein the role of each of a plurality of persons is specified based on the area in which the coordinate components are drawn.
前記座標成分の位置と前記散布図の原点との距離に基づき、複数の人物各々のスコアを特定することを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 3 ,
A person analysis system that specifies a score for each of a plurality of persons based on the distance between the position of the coordinate component and the origin of the scatter diagram.
前記第1指標における所定の閾値である第1閾値が設けられ、
前記出力表示処理部において、前記複数の人物の相互間における当該人物にかかる前記第1指標算出部の算出結果である第1算出結果が前記第1閾値以上か否かが判定されて、
当該人物の役割が特定されることを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 1 ,
A first threshold that is a predetermined threshold in the first index is provided,
In the output display processing unit, it is determined whether or not a first calculation result, which is a calculation result of the first index calculation unit for the persons among the plurality of persons, is equal to or greater than the first threshold,
A person analysis system characterized in that the person's role is specified.
前記第2指標における所定の閾値である第2閾値が設けられ、
前記出力表示処理部において、前記複数の人物の相互間における当該人物にかかる前記第2指標算出部の算出結果である第2算出結果が前記第2閾値以上か否かが判定されて、当該人物の役割が特定されることを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 1 ,
A second threshold that is a predetermined threshold in the second index is provided,
In the output display processing unit, it is determined whether or not the second calculation result, which is the calculation result of the second index calculation unit for the persons among the plurality of persons, is equal to or greater than the second threshold value, and A person analysis system, wherein the role of the person is identified.
前記複数の人物の相互間における当該人物にかかる前記第1指標算出部の算出結果である第1算出結果と、当該人物にかかる前記第2指標算出部の算出結果である第2算出結果と、のそれぞれの正規化された値の二乗値のそれぞれの和に基づいて、当該人物のスコアが特定されることを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 1,
a first calculation result, which is a calculation result of the first index calculation unit for the person among the plurality of persons; a second calculation result, which is a calculation result of the second index calculation unit for the person; A person analysis system, wherein a score for the person is determined based on respective sums of squared values of respective normalized values of .
前記出力表示処理部は、前記散布図と複数の人物各々の前記スコアとを併記して前記分析結果を出力することを特徴とする人物分析システム。 The person analysis system according to claim 5 ,
The person analysis system, wherein the output display processing unit outputs the analysis result together with the scatter diagram and the score of each of the plurality of persons.
前記第1指標は、人物をノードとし、同一の文献に関与している複数の前記ノードのうちの二つの前記ノードの間の繋がりをエッジとしたネットワークグラフに基づいて算出される中心性、エフェクティブサイズ、若しくは拘束度であることを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 1,
The first index is centrality and effectiveness calculated based on a network graph in which a person is a node and a connection between two of the plurality of nodes involved in the same document is an edge. A person analysis system characterized by size or degree of restraint.
前記第2指標算出部は、同一の文献に関与する複数の人物の中で筆頭人物に対して重み付けを行い前記第2指標を算出することを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 1,
The person analysis system, wherein the second index calculation unit calculates the second index by weighting a leading person among a plurality of persons involved in the same document.
前記文献は、特許関連公報であり、
前記人物情報は、発明者であることを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 1,
The document is a patent-related publication,
A person analysis system, wherein the person information is an inventor.
前記文献は、学術論文であり、
前記人物情報は、著者であることを特徴とする人物分析システム。 In the person analysis system according to claim 1,
The document is an academic paper,
The person analysis system, wherein the person information is an author.
前記複数の文献に登場する少なくとも1名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する取得ステップと、
前記人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する算出ステップと、
前記関連性指標に基づく前記複数の人物の相互間における当該人物の役割である分析結果を出力する出力表示処理ステップと、を備え、
前記算出ステップは、
前記関連性指標として、複数の人物各々の、当該人物を除く前記複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第1指標を算出する第1指標算出ステップと、
前記関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第2指標を算出する第2指標算出ステップと、を有することを特徴とする人物分析方法。 A person analysis method for analyzing relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents,
an acquisition step of acquiring a document list showing a list of documents containing personal information of at least one person appearing in the plurality of documents;
a calculating step of calculating a relevance index used for analyzing relevance between individual persons in the personal information;
an output display processing step of outputting an analysis result that is the role of the person among the plurality of persons based on the relevance index;
The calculating step includes:
a first index calculation step of calculating, as the relevance index, a first index indicating the extent of a network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons other than the person;
and a second index calculation step of calculating a second index based on the number of documents in which the person has been involved as the relevance index.
人物分析をするためのコンピュータに、
前記複数の文献に登場する少なくとも1名以上の人物の人物情報を含む文献の一覧を示す文献リストを取得する取得機能と、
前記人物情報における個々の人物の相互間の関連性の分析に用いる関連性指標を算出する算出機能と、
前記関連性指標に基づく前記複数の人物の相互間における当該人物の役割である分析結果を出力する出力表示処理機能と、を実現させ、
前記算出機能は、
前記関連性指標として、複数の人物各々の、当該人物を除く前記複数の人物に含まれる他の人物各々との間のネットワークの広さを示す第1指標を算出する第1指標算出機能と、
前記関連性指標として、人物が関与した文献の数に基づいた第2指標を算出する第2指標算出機能と、を有することを特徴とする人物分析プログラム。 A person analysis program for analyzing relationships between a plurality of persons appearing in a plurality of documents,
computer for personal analysis,
an acquisition function for acquiring a document list showing a list of documents containing personal information of at least one person appearing in the plurality of documents;
a calculation function for calculating a relevance index used for analyzing relevance between individual persons in the personal information;
realizing an output display processing function for outputting an analysis result that is the role of the person between the plurality of persons based on the relevance index;
The calculation function is
a first index calculation function for calculating, as the relevance index, a first index indicating the extent of a network between each of the plurality of persons and each other person included in the plurality of persons other than the person;
A person analysis program, comprising: a second index calculation function for calculating, as the relevance index, a second index based on the number of documents in which a person has been involved.
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